2．XML数据集。
多用于数据交换，用户保存数据不太合适。
3．关系数据库的表。
保存数据的较理想选择。
4．独立的数据库表。
独立的数据库表一般指建立的表和其他表没有外键约束关系。这样的表多用于数据处理。
5．三范式或者关系型模型。
6．非关系型数据源。
非关系型数据源一般包括COBOL copy books、VSAM文件、Flat文件、Spreadsheets等。
7．维度模型。
8．原子事实表和聚集事实表。
9．代理键查找表。
When should data be set to disk for safekeeping during the ETL?
简述ETL过程中哪个步骤应该出于安全的考虑将数据写到磁盘上？
Staging的意思就是将数据写到磁盘上。出于安全及ETL能方便重新开始，在数据准备区（Staging Area）中的每个步骤中都应该将数据写到磁盘上，即生成文本文件或者将建立关系表保存数据，而不应该以数据不落地方式直接进行ETL。
Explain the three basic delivery steps for conformed dimensions.
简述对一致性维度的三种基本的交付步骤。
答：数据整合的关键就是生成一致性维度，再通过一致性维度将来自不同数据源的事实数据合并到一起，供分析使用。通常来说，生成一致性维度有如下三个步骤：
1.标准化（Standardizing）
标准化的目的是使不同数据源的数据编码方式，数据格式等相同，为下一步数据匹配打下基础。
2.匹配（Matching and Deduplication）
数据匹配的工作有两种，一种是将不同数据源的标识同一事物的不同属性匹配到一起，是数据更完善；另一种是将不同数据源的相同数据标识成重复，为下一步的筛选打下基础。
3.筛选（Surviving）
数据筛选的主要目的是选定一致性维度作为主数据（Master Data），也就是最终交付的一致性维度数据。
What steps do you take to determine the bottleneck of a slow running ETL process?
如果ETL进程运行较慢，需要分哪几步去找到ETL系统的瓶颈问题。
答：ETL系统遇到性能问题，运行很慢是一件较常见的事情，这时要做的是逐步找到系统的瓶颈在哪里。
首先要确定是由CPU、内存、I/O和网络等产生的瓶颈，还是由ETL处理过程产生的瓶颈。
如果环境没有瓶颈，那么需要分析ETL的代码。这时，我们可以采用排除的方法，需要隔离不同的操作，并分别对它们进行测试。如果是采用纯手工编码方式的ETL处理，隔离不同的操作要麻烦一些，这时需要根据编码的实际情况来处理。如果是采用ETL工具的话，目前的ETL工具应该都有隔离不同处理的功能，隔离起来相对容易一些。
分析最好从抽取操作开始，然后依次分析各种计算、查找表、聚集、过滤等转换环节的处理操作，最后分析加载操作。
实际的处理中，可以按照下面的七个步骤来查找瓶颈。
1．隔离并执行抽取查询语句。
先将抽取部分隔离出来，去掉转换和交付，可以将数据直接抽取到文件中。如果这一步效率很差，基本确定是抽取SQL的问题。从经验来看，未经调优的SQL是一个最常见的导致ETL效率差的原因。如果这步没有问题进入第二步。
2．去掉过滤条件。
这一条是针对全抽取，然后在ETL处理中进行过滤的处理方式而言。在ETL处理中做过滤处理有时会产生瓶颈。可以先将过滤去掉，如果确定为这个原因，可以考虑在抽取时进行数据过滤。
3．排除查找表的问题。
参照数据在ETL处理过程中通常会加载到内存中，目的是做代码和名称的查找替换，也称查找表。有时查找表的数据量过大也会产生瓶颈。可以逐个隔离查找表，来确定是否是这里出现问题。注意要将查找表的数据量降到最低，通常一个自然键一个代理键就可以，这样可以减少不必要的数据I/O。
4．分析排序和聚集操作。
排序和聚集操作都是非常费资源的操作。对这部分隔离，来判断是否因为它们引起性能问题。如果确定是因为这个，需要考虑是否可以将排序和聚集处理移出数据库和ETL工具，移到操作系统中来处理。
5．隔离并分析每一个计算和转换处理。
有时转换过程中的处理操作也会引起ETL工作的性能。逐步隔离移除它们来判断哪里出了问题。要注意观察像默认值、数据类型转换等操作。
6．隔离更新策略。
更新操作在数据量非常大时是性能非常差的。隔离这部分，看看是否这里出了问题。如果确定是因为大批量更新出了性能问题。应该考虑将insert、update和delete分开处理。
7．检测加载数据的数据库I/O。
如果前面各部分都没有问题，最后需要检测是目标数据库的性能问题。可以找个文件代替数据库，如果性能提高很多，需要仔细检测目标数据库的加载过程中的操作。例如是否关闭了所有的约束，关闭了所有的索引，是否使用了批量加载工具。如果性能还没有提高，可以考虑使用并行加载策略。
